Rozdział 5 - Graficzna prezentacja danych

Aby zainstalować i włączyć pakiet Przewodnik wykonaj poniższe dwie liniki.

devtools::install_github("pbiecek/PrzewodnikPakiet")
library("Przewodnik")

Kody z rozdziału 5. Graficzna prezentacja danych ,,Przewodnika po programie R’’ wydanie 4.

5.1. Znajdź siedem różnic

library("PBImisc")
plot(MDRD12~MDRD7, data = kidney) 

library("lattice")
xyplot(MDRD12~MDRD7, data = kidney) 

library("ggplot2")
qplot(MDRD12,MDRD7, data = kidney)

5.3. Pakiet lattice

library("PBImisc")
library("lattice")
xyplot(MDRD12 ~ MDRD7 | discrepancy.DR, data = kidney)

xyplot(MDRD12 ~ MDRD7 | discrepancy.DR, data = kidney, type=c("p","smooth","r"), col="grey", pch=16, ylab="MDRD 30d", xlab="MDRD 7d")

5.3.4. Panele i mechanizm warunkowania

histogram(~MDRD12 | therapy, data = kidney)

histogram(~MDRD12 | equal.count(donor.age,4), data = kidney)

5.3.5. Mechanizm grupowani

densityplot(~MDRD12, group = therapy, data = kidney,
plot.points = FALSE)

5.3.6. Legenda wykresu

densityplot(~MDRD12, group=therapy, auto.key = TRUE, data = kidney)

densityplot(~MDRD12, group=therapy, data = kidney, auto.key = list(space = "right", columns = 1))

5.3.7. Atlas funkcji graficznych z pakietu lattice

xyplot(MDRD12 + MDRD36 ~ MDRD7 | discrepancy.DR==0, data=kidney, type=c("p","smooth","g"), cex=0.5, auto.key = TRUE)

splom(kidney[,c(9,11,13,15)], type=c("smooth","p"), pch='.')

stripplot(factor(discrepancy.AB)~MDRD7, data = kidney, jitter.data = TRUE, alpha = 0.5)

discrepancy <- equal.count(kidney$discrepancy.AB, number=3)
bwplot(therapy~MDRD12|discrepancy, data=kidney, varwidth = TRUE)

library("Przewodnik")
(wPlec <- table(daneSoc$wyksztalcenie, daneSoc$plec))

##             
##              kobieta mezczyzna
##   podstawowe      22        71
##   srednie         16        39
##   wyzsze          10        24
##   zawodowe         7        15

dotplot(wPlec, groups=FALSE, origin=0, type = c("p","h"))

dotplot(wPlec, type="o", auto.key = list(space="right"))

attach(daneSoc)
tabela <- as.data.frame(table(wyksztalcenie, plec, praca ))
barchart(wyksztalcenie~Freq|plec, groups=praca, auto.key=TRUE, data=tabela)

parallel(~kidney[,c(9:16)], groups=MDRD7<30, data=kidney, alpha=0.2, horizontal.axis = FALSE, scales = list(x = list(rot = 90)))

histogram(~MDRD7 | therapy, data = kidney)

densityplot(~MDRD7 | factor(diabetes), groups=therapy, data=kidney, bw = 8, plot.points="rug", auto.key = TRUE)

library("latticeExtra")
ecdfplot(~MDRD7 | factor(diabetes), groups=therapy, data=kidney, auto.key=list(space="right"))

qq(diabetes ~ MDRD7 | therapy, distribution=qnorm, data=kidney)

qqmath( ~ MDRD7 | factor(diabetes), groups=therapy, data=kidney)

cloud(MDRD7 ~ MDRD30 + MDRD12 | diabetes, data = kidney)

library("MASS")
siatka <- kde2d(kidney$MDRD7, kidney$MDRD30, n=50)
siatka <- data.frame(expand.grid(MDRD7=siatka$x,MDRD30=siatka$y), z=c(siatka$z))
levelplot(z~MDRD7*MDRD30, siatka, cuts=20, colorkey=T,region=T)

contourplot(z~MDRD7*MDRD30, siatka, cuts=20)

wireframe(z ~ MDRD7 * MDRD30, siatka, cuts=20, shade=TRUE)

wireframe(z ~ MDRD7 * MDRD30, siatka, cuts=20, shade=FALSE)

5.3.8. Więcej o panelach

xyplot(Petal.Length ~ Sepal.Length | Species, data=iris, scales = list(x = "free", y = "sliced"))

tabela <- as.data.frame(table(daneSoc$wyksztalcenie, daneSoc$plec, daneSoc$praca))
wykres <- barchart(wyksztalcenie ~ Freq | plec, groups = praca, auto.key=TRUE, data=tabela)
wykres$panel

## [1] "panel.barchart"

nasz.panel <- function(..., border) {
  panel.grid(h=0, v=-1)
  panel.barchart(..., border="transparent")
  panel.text(list(...)$x+1, as.numeric(list(...)$y) -0.5 +
  as.numeric(list(...)$groups[list(...)$subscripts])/3,
  as.numeric(list(...)$x))
}
update(wykres, panel=nasz.panel, scales=list(x="free"), origin=0)

xyplot(cisnienie.skurczowe ~ cisnienie.rozkurczowe | plec,
  data = daneSoc,
  panel = function(x,y,...) {
    lpoints(cisnienie.rozkurczowe,cisnienie.skurczowe,
    pch=19, col='grey', cex=0.5)
    panel.xyplot(x,y,pch='+', cex=2)
  }
)

5.3.9. Motywy i parametry graficzne

trellis.par.get("plot.line")

## $alpha
## [1] 1
## 
## $col
## [1] "#0080ff"
## 
## $lty
## [1] 1
## 
## $lwd
## [1] 1

# trellis.par.set(plot.line = list(lwd = 3))

5.3.10. Zaawansowane opcje

wykres <- xyplot(MDRD7 ~ MDRD12, data = kidney, pch = 19)
plot(wykres, split = c(1,1,2,1))
plot(wykres, split = c(2,1,2,2), newpage = FALSE)
plot(wykres, split = c(3,2,4,2), newpage = FALSE)
plot(wykres, split = c(4,2,4,2), newpage = FALSE)

wykres <- xyplot(MDRD7 ~ MDRD12, data = kidney, pch = 19)
plot(wykres, position=c(0,0,.8,.8))
plot(wykres, position=c(0.35,0.35,.9,.9), newpage = FALSE)
plot(wykres, position=c(0.7,0.7,1,1), newpage = FALSE)

form <- sunspot.year~1:length(sunspot.year)
xyplot(form, type="l", aspect="xy", xlab="", subset=1:140)

xyplot(form, type="l", aspect="xy", xlab="", subset=141:280)

xyplot(MDRD12~MDRD7, kidney, pch=19, aspect="iso")

xyplot(MDRD12~MDRD7, kidney, pch=19, aspect="fill")